Retos, 15(29), 2025 Revista de Ciencias de la Administración y Economía
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
www.retos.ups.edu.ec
abril-septiembre 2025
pp. 47-63
https://doi.org/10.17163/ret.n29.2025.03
Revista de Ciencias de Revista de Ciencias de
Administración y EconomíaAdministración y Economía
Inclusión financiera y Fintech: catalizadores de los Objetivos de
Desarrollo Sostenible en América Latina
Financial inclusion and Fintech: catalysts for the Sustainable
Development Goals in Latin America
Pablo Raffaelli
Profesor titular de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Argentina
pablo.raffaelli@econ.unicen.edu.ar
https://orcid.org/0000-0003-2108-0591
Jaime Andrés Correa-García
Profesor titular de la Universidad de Antioquia, Colombia
jaime.correa@udea.edu.co
https://orcid.org/0000-0001-8814-2107
Carmen Stella Verón
Profesor Titular Universidad Nacional de Rosario, Argentina
cveron@fcecon.unr.edu.ar
https://orcid.org/0000-0002-3277-2967
Recibido: 29/07/24 Revisado: 12/09/24 Aprobado: 24/02/25 Publicado: 01/04/25
Resumen: las Fintech son actores esenciales para la digitalización inclusiva de las finanzas ayudando a reducir la desigualdad al brindar acceso a
variados servicios financieros que los bancos normalmente no atienden y aportando así a la inclusión financiera como factor fundamental para el
desarrollo sostenible. El propósito del estudio es evaluar si la inclusión financiera y el crecimiento Fintech contribuyen al logro de los objetivos de
desarrollo sostenible en Latinoamérica. El diseño de investigación es cuantitativo, descriptivo correlacional en su alcance y de corte longitudinal.
Se trabaja con evidencia basada en información de seis países del ámbito latinoamericano con mayor PIB nominal en US$ (Argentina, Brasil,
Chile, Colombia, México, Perú). El método de análisis de datos utilizado es la correlación de Pearson. El índice general de los ODS y los índices
individuales del SDG2, SDG7, SDG9, SDG16 y SDG17 están asociados significativa, positivamente y con un tamaño del efecto grande con las
variables de estudio sobre inclusión financiera en América Latina. Analizando en profundidad el Índice SDG9, es de todos los índices por ODS el
que mayor relevancia estadística ha tenido con una gran cantidad de variables relacionadas, tanto de inclusión financiera como de medición del
ecosistema Fintech. Este trabajo contribuye a promover nuevas investigaciones sobre la relación entre la inclusión financiera el desarrollo Fintech
y el cumplimiento de los ODS en América Latina.
Palabras clave: Agenda 2030, correlación, Fintech, inclusión financiera, índices, Latinoamérica, Objetivos de Desarrollo Sostenible, sostenibilidad.
Abstract: fintech are critical players in the inclusive digitalization of finance, helping to reduce inequality by providing access to a range of finan-
cial services that banks do not normally serve. They thus contribute to financial inclusion as a fundamental factor for sustainable development.
The aim of the study is to assess how financial inclusion and Fintech growth contribute to the achievement of the sustainable development goals
in Latin America. A quantitative approach is employed with a descriptive-correlational and longitudinal scope. It works with evidence based on
information from six Latin American countries with the highest nominal GDP in US$ (Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico, Peru). The data
analysis method used is Pearson’s correlation. The overall SDG index and the individual indices of SDG 2, SDG 7, SDG 9, SDG 16 and SDG 17
are significantly, positively and with a large effect size associated with the study variables on financial inclusion in Latin America. Examining the
SDG9 Index in depth, it is the most statistically significant of all the SDG indices with related variables, both in terms of financial inclusion and
in terms of measuring the Fintech ecosystem. This work contributes to promoting further research on the SDGs achievement, financial inclusion,
and Fintech development in Latin America.
Keywords: 2030 Agenda, correlation, financial inclusion, Fintech, indexes, Latin America, Sustainable Development Goals, sustainability.
Cómo citar: Raffaelli, P., Correa-García, J. A. y Verón, C. S. (2025). Inclusión financiera y Fintech: catalizadores de los
Objetivos de Desarrollo Sostenible en América Latina. Retos Revista de Ciencias de la Administración y Economía, 15(29),
pp. 47-63 https://doi.org/10.17163/ret.n29.2025.03
© 2025, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
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48 Pablo Raaelli, Jaime Andrés Correa-García y Carmen Stella Verón
Introducción
La inclusión nanciera, centrada en el acceso
a productos nancieros útiles y asequibles que
satisfagan las necesidades de personas y empre-
sas de una forma responsable y sostenible, es
un elemento crucial para abordar los desafíos
globales de la actualidad incluida la desigualdad,
la pobreza, la degradación ambiental, la paz, la
prosperidad y la justicia, siendo un eje central en
el logro de los objetivos de desarrollo sostenible
(ODS) (Demirguc-Kunt et al., 2022).
Los 17 ODS, con sus respectivas 169 metas,
fueron establecidos por la Organización de Na-
ciones Unidas (ONU), a través del Programa de
las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) y
la Agenda 2030, válida a lo largo de quince años
y donde participan ciento noventa y tres países
de todo el planeta (Orzes et al., 2018). Con el sur-
gimiento de la Agenda 2030 durante septiembre
de 2015, se consideró la importancia de que la
población mundial pueda acceder a un nivel más
amplio de servicios nancieros con el n de im-
pactar de forma directa en el cumplimiento de al
menos siete ODS: ODS1 Fin de la Pobreza, ODS2
Hambre Cero, ODS3 Salud y Bienestar, ODS5
Igualdad de Género, ODS8 Trabajo Decente y
Crecimiento Económico, ODS9 Industria, Innova-
ción e Infraestructura, y ODS10 Reducción de las
Desigualdades (Deloitte, 2021; UNSGSA, 2023).
A su vez las nuevas empresas tecnológico--
nancieras —Fintech—, actores esenciales para la
digitalización inclusiva de las nanzas, ayudan
a reducir la desigualdad al brindar acceso a va-
riados servicios nancieros y llegando a grupos
y áreas geográcas que los bancos normalmente
no atienden. Miles de personas pueden pagar,
cobrar, ahorrar e invertir sin tener una cuenta
bancaria institucionalizada gracias a estos entes
que proporcionan nuevas fuentes de servicios con
el n acelerar la adopción de modelos de negocio
sostenibles, contribuyendo así al logro de los ODS
y la inclusión nanciera (Arner et al., 2020).
Objetivos de Desarrollo Sostenible
-ODS-
Debido a la globalización de los negocios, los
avances tecnológicos, la feroz competencia por
los recursos naturales, y la creciente conciencia
sobre el cambio climático, se espera que todos los
sectores de la economía participen en el desarrollo
de soluciones y en la provisión de una respuesta
global a estas problemáticas (Salvia et al., 2018),
por lo que la Agenda 2030 de la ONU fue creada
con el propósito de alinear la cooperación inter-
nacional para alcanzar objetivos ambiciosos y
cuantitativos que ayuden a los países a avanzar
hacia un modelo de desarrollo sostenible, tenien-
do en cuenta las tres dimensiones principales
del modelo sostenible: desarrollo económico, in-
clusión social y medioambiental. Los ODS, fue-
ron delineados con el n de proteger el planeta,
garantizar la paz y la prosperidad y eliminar la
pobreza para todos los pueblos del mundo sin
discriminación, su alcance es, por tanto, más am-
plio que el propuesto en los anteriores objetivos
de desarrollo del milenio (ODM), desaando a los
gobiernos nacionales a alinear sus metas con lo
que solicita la comunidad en torno al desarrollo
sostenible (Orzes et al., 2018).
El estudio de Confraria et al. (2024) ha relacio-
nado los ODS que los países distinguen como prio-
ritarios con aquellos a los que mayores recursos de
investigación y desarrollo le han aportado con el
n de mejorarlos, siendo los ODS1, ODS2 y ODS9
los que resaltan en una muestra de 125 países.
Trabajos como el de Boto-Álvarez y García-Fer-
nández (2020) investigan sobre las revelaciones
voluntarias de ciertos países y su ayuda al logro de
los ODS, desde una perspectiva macroeconómica,
considerando las acciones gubernamentales reali-
zadas. En esta línea, Sachs et al. (2017) estudiaron
los ODS y sus respectivos logros en América La-
tina y el Caribe, encontrando que la inseguridad
y la violencia son los desafíos más importantes a
nivel latinoamericano, así como las mejoras en los
sistemas de educación y salud.
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49
Inclusión financiera
Los países en desarrollo tienen la mayor pro-
porción de población no bancarizada del mundo
y a su vez niveles inferiores de inclusión nancie-
ra en comparación con los países desarrollados
(Dupas et al., 2018). La inclusión nanciera es un
elemento primordial para resolver los desafíos
globales en la actualidad y se establece como la
búsqueda de que todos los agentes económicos
posean acceso a servicios nancieros formales y
puedan usarlos de forma efectiva, lo que se ha con-
vertido en prioridad de política pública después
de la crisis nanciera mundial. Es un concepto que
está en constante evolución, construcción y debate
cuyo desarrollo y medición puede analizarse e
impulsarse desde diferentes ópticas.
En múltiples estudios, se ha buscado operacio-
nalizar y medir la inclusión nanciera mediante
determinados indicadores e índices. Diversos
autores (Gautam et al., 2022; Wang Tok y Heng,
2022) consideran la dimensión “acceso” de la
inclusión nanciera utilizando variables obte-
nidas en función a los proveedores de servicios
nancieros, considerando la cantidad de cajeros
automáticos cada cierta distancia o densidad de
población, cantidad de sucursales bancarias por
adulto o por kilómetro, penetración del inter-
net, entre otros elementos. Al valorar la inclusión
nanciera bajo este enfoque se deja de lado el
aporte de la inclusión nanciera digital (Khera
et al., 2022; Tay et al., 2022), la cual se ha poten-
ciado con el surgimiento de nuevos participan-
tes nancieros como lo son las Fintech, distin-
guiéndose que actualmente los equipamientos e
instalaciones físicas de los bancos tradicionales
no son de utilidad para poder reconocer un real
desarrollo en la inclusión nanciera (Demir et al.,
2022; Gabor y Brooks, 2017; Ozili, 2023; Yang y
Zhang, 2022). Por otro lado existen autores como
Feghali et al. (2021); Lyons et al. (2022) y; Orazi
et al. (2021) que han preferido llevar a cabo el
estudio bajo una perspectiva de “demanda” de
servicios nancieros, con datos recogidos de la
base con mayor alcance y profundidad a nivel
internacional en la temática, The Global Findex
Database (Demirguc-Kunt et al., 2022), criterio
que se considerará en esta investigación.
En la actualidad y a nivel latinoamericano,
Martínez et al. (2022) han analizado los cambios
en la inclusión nanciera y sus principales de-
terminantes demográcos, evaluando las cuen-
tas nancieras formales, el ahorro formal y los
prestamos formales como “proxy” de la inclusión
nanciera en siete países latinoamericanos utili-
zando el Global Findex de 2011 y 2014. Con la
misma herramienta, Orazi et al. (2023) estudian el
avance de la inclusión nanciera en países suda-
mericanos considerando la evolución de variables
de “acceso” y “uso” formal de los principales
instrumentos nancieros, las brechas de acceso
que existen entre la población, y las barreras que
impiden el desarrollo del mercado de servicios
nancieros.
Ecosistema Fintech
La industria nanciera se encuentra en cons-
tante mutación y en los últimos años ha dejado
la puerta abierta para la inmersión de un nuevo
actor nanciero, que se distancia del resto al no
haber participado de la época poco transparente
que marcó a fuego a los bancos tradicionales.
Estas incipientes empresas, forman parte fun
-
damental de las innovaciones tecnológicas que
surgen en el ámbito nanciero, son las denomi-
nadas “Fintech” como su término expresa, una
contracción de la frase en inglés “Financial Tech-
nology” – “Tecnología Financiera”. Las Fintech
pueden ofrecer oportunidades sin precedentes
para superar las barreras a la inclusión nanciera
y cerrar las brechas presentes en el acceso y uso
de cuentas en instituciones nancieras, aprove-
chando la creciente penetración de la tecnología
móvil (Demir et al., 2022).
Las empresas que se centran en combinar tec-
nologías incipientes asociadas a las nanzas en
benecio de los consumidores se han ido incre-
mentando drásticamente en cuanto a su número y
calidad (Demirguc-Kunt et al., 2022). Saksonova y
Kuzmina-Merlino (2017) armaron que la compe-
tencia entre los bancos y las empresas Fintech está
creciendo en las economías avanzadas, pero aún en
mayor medida en los mercados emergentes, por lo
que la tecnología nanciera tiene un impacto posi-
tivo en el sistema bancario de América Latina. En
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50 Pablo Raaelli, Jaime Andrés Correa-García y Carmen Stella Verón
la región durante el período 2017-2021, la cantidad
de Fintech se ha cuadruplicado, pasando de 703
a 2482, albergando el 22 % de todas las empresas
Fintech del mundo. Los países con mayor relevan-
cia en el sector son Brasil y México, seguidos por
Colombia, Argentina y Chile, concentrando entre
ellos el 81 % de la actividad Fintech de América
Latina (Bakker et al., 2023).
La inclusión financiera, el ecosistema
Fintech y su aporte a los ODS
Para países en desarrollo como lo son la ma-
yoría de América Latina, la inclusión nanciera es
un pilar fundamental de crecimiento económico,
ya que fomenta la formación de instituciones -
nancieras sólidas y sostenibles que promueven el
ahorro, la inversión y los ujos de dinero (Orazi
et al., 2023).
Estudios como los de Arner et al. (2020), De-
mirguc-Kunt et al. (2018) y Dhahri et al. (2024)
argumentan que la tecnología nanciera es el
motor clave para la inclusión nanciera y que a
su vez subyace al desarrollo equilibrado soste-
nible. En este sentido, se reconoce que la inclu-
sión nanciera es indispensable para el progreso
sostenible, aportando directa o indirectamente al
cumplimiento de la totalidad de los ODS (Klapper
et al., 2016).
Novedosas investigaciones se han propuesto
interrelacionar la inclusión nanciera con el cum-
plimiento de los ODS a nivel macroeconómico.
Ozili (2022) estudia países desarrollados perte-
necientes a la Organización para la Cooperación
y el Desarrollo Económicos (OCDE), la relación
existente entre variables de inclusión nanciera,
centradas en la oferta de servicios nancieros y
el desarrollo medioambiental en cada uno de los
países de la muestra, obteniendo resultados de rela-
ción positiva y signicativa sobre todo en los países
no integrantes de la Unión Europea. La investiga-
ción de Gautam et al. (2022) llevada a cabo en 28
estados de India encuentra una relación positiva
entre niveles elevados de desarrollo sostenible y
variables de inclusión nanciera basadas en bancos
cooperativos nacionales. Nada (2019) obtiene como
resultado de su trabajo que la inclusión nanciera
explica signicativamente, y es un factor determi-
nante en el desarrollo sostenible de Egipto a nivel
país, entre 2004 y 2017. Por otro lado, considerando
estudios que examinaron la relación con ODS en
forma individual, Yap et al. (2023) con una muestra
de cincuenta países indican en sus resultados que la
inclusión nanciera se correlaciona positivamente
con los ODS 2, 5 y 8 y el estudio de Ma’ruf y Aryani
(2019) sobre países miembros de la Asociación de
Naciones del Sudeste Asiático obtuvo como re-
sultado una relación negativa y signicativa de la
inclusión nanciera con la consecución del ODS 1.
Algunos estudios han utilizado mediciones
del ecosistema Fintech a nivel país. Haddad y
Hornuf (2019) usaron como variable dependiente
el número o cantidad total de este tipo de empre-
sas nancieras digitales que estaban en funciona-
miento por año y por país. Por el contrario, Lyons
et al. (2022) utilizaron una medida más compleja
sobre Fintech, con un índice denominado “The
Global Fintech Index” (Findexable, 2022) que es
utilizado como una de sus variables explicativas
de estudio.
Esta factible asociación entre el cumplimiento
de desarrollo sostenible, las variables de progreso
del ecosistema Fintech y las variables de inclusión
nanciera, hasta donde tenemos conocimiento, no
se ha aplicado desde una perspectiva empírica en
el ámbito latinoamericano, convirtiéndose trascen-
dental para la investigación en inclusión nanciera
digital y desarrollo sostenible profundizar el aná-
lisis del vínculo existente entre dichos elementos.
Hernández-Pajares (2023) en su trabajo de revisión
bibliográca sobre sostenibilidad en Latinoamé-
rica, detectó que existe escasa investigación en
la temática de contribución hacia los ODS de la
región, lo cual exhibe la relevancia del estudio.
Por lo que, el propósito del trabajo es evaluar
si la inclusión nanciera y el crecimiento Fintech
contribuyen al logro de los objetivos de desarrollo
sostenible en América Latina.
El resto del artículo es presentado de la si-
guiente manera: a continuación, se describe el di-
seño y la metodología de trabajo donde se expone
el tipo de investigación, las fuentes de datos, las
variables de estudio y la herramienta de análi-
sis; posteriormente se expone un detalle de los
resultados obtenidos con su respectiva discusión,
nalizando con la sección de conclusiones.
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Materiales y métodos
El diseño de investigación es de tipo cuan-
titativo de alcance descriptivo correlacional y
longitudinal. Se considera información de 2017
y 2021, debido a que son los dos últimos perío-
dos con datos relevados posteriores a la vigencia
de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (enero
2016) y las métricas de inclusión nanciera del
Banco Mundial.
En cuanto a la contextualización geográca,
se analizará la inclusión nanciera, el desarrollo
sostenible y el ecosistema Fintech latinoamericano
con base en los datos de los países más inuyen-
tes de la región. Se designaron los seis países de
América Latina con mayor PIB nominal en US$
(World Bank, 2022), conformados por los cuatro
integrantes de la Alianza del Pacico (Chile, Co-
lombia, México y Perú), y la adición de dos países
relevantes en el mercado sudamericano, Brasil,
único latinoamericano integrante del BRICS (eco-
nomías emergentes con el mayor potencial de de-
sarrollo) y Argentina por la representatividad del
país para Sudamérica y ser miembro del Grupo de
los 20 (G-20), el principal ámbito de deliberación
política y económica del mundo.
Datos
Inclusión financiera
Se utiliza información de los dos períodos más
recientes, 2017 y 2021, presentados en la base de
datos Global Findex del Banco Mundial (2018,
2022) “World Bank” que incluye preguntas deta-
lladas sobre el acceso y uso de los servicios nan-
cieros. Para cada país, el Banco Mundial ha selec-
cionado aleatoriamente muestras representativas
a nivel nacional de al menos 1000 individuos y ha
recopilado información en profundidad a través
de encuestas, sobre cómo las personas ahorran,
toman préstamos, realizan pagos y gestionan el
riesgo nanciero. Las muestras las tomaron de
la población civil no institucionalizada de cada
país mayor de 15 años. Con el n de garantizar
muestras representativas a nivel nacional, el tra-
bajo del Banco Mundial utilizó una ponderación
muestral base y otra post-estraticación. La pon-
deración del muestreo base se ajustó para tener
en cuenta la probabilidad desigual de selección.
La ponderación posterior a la estraticación se
ajustó para tener en cuenta los errores de mues-
treo y de falta de respuesta relacionados con las
estadísticas de población de cada país por sexo,
edad, educación y estatus socioeconómico. Véase
Demirgüç-Kunt et al. (2022) para una presentación
completa de los datos, el muestreo y la metodolo-
gía de la encuesta. A la vez de ser una publicación
de un organismo ocial, es la base de datos sobre
inclusión nanciera con mayor alcance, profundi-
dad y cantidad de recopilaciones a nivel mundial
(Sarkar et al., 2022).
Chile, Colombia, México y Perú completaron
1000 respondientes, Brasil 1002 y Argentina 1003.
Todos ellos habitantes con distintas características
demográcas como lugar de nacimiento, nivel
económico, sexo, nivel de educación y edad.
Fintech
Con el n de complementar el análisis y no
solo considerar el tamaño del ecosistema Fintech
de cada país (cantidad de empresas), se utiliza la
base de datos “The Global Fintech Index Ecosys-
tem” (Findexable, 2022), el primer índice global
que establece un conjunto común de métricas y
un mismo algoritmo para generar una puntuación
que clasica los ecosistemas Fintech de ochenta y
tres países y más de doscientas sesenta y cuatro
ciudades.
Objetivos de Desarrollo Sostenible -ODS-
Desde la creación de la Agenda 2030, año a año
inalterablemente se ha confeccionado “The SDG
Index & Dashboards Report”, el informe mundial
más relevante que evalúa la situación de cada país
en la consecución de los Objetivos de Desarrollo
Sostenible (Sachs et al., 2017, 2021). Es utilizado por
los gobiernos y la comunidad para determinar las
prioridades de actuación, comprender los princi-
pales retos de la aplicación, hacer un seguimiento
de los avances, garantizar la rendición de cuen-
tas e identicar las situaciones a corregirse para
alcanzar los ODS. El Índice ODS, “SDG Index”
por sus siglas en inglés, es una evaluación de los
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resultados globales de cada país en los diecisiete
ODS a un momento de medición determinado,
otorgando la misma importancia a cada objetivo
para confeccionar el índice general, utilizando un
total de 115 indicadores. La puntuación indica la
posición de un país entre el peor valor posible (0)
y el mejor, o resultado objetivo (100).
Variables
Las variables de inclusión nanciera derivan
de la revisión de estudios empíricos previos (Fe-
ghali et al., 2021; Lyons et al., 2022; Orazi et al.,
2023), donde al categorizar entre el acceso y uso
de los servicios nancieros se determinan las si-
guientes que se presentan en la tabla 1:
Acceso:
Apertura cuenta: incluye proporción a nivel
país de individuos poseedores de una cuenta
en institución nanciera o proveedor de dinero
móvil en los últimos doce meses.
Apertura tarjeta: proporción a nivel país de
individuos que poseen una tarjeta de débito o cré-
dito a su nombre durante los últimos doce meses.
Uso:
Préstamos/Créditos: proporción a nivel país
de encuestados que han tomado dinero prestado
de manera formalizada (entidad nanciera) o
informalmente (créditos con familiares o amigos)
durante los últimos doce meses.
Ahorro: proporción a nivel país que considera
encuestados informantes de haber ahorrado en
los últimos 12 meses, ya sea de forma general o
con nes de jubilación.
Pagos/Cobros: proporción a nivel país de
individuos que han realizado pagos o cobros de
forma digital o a través de una tarjeta de débito
o crédito durante los últimos doce meses.
Tabla 1
Operacionalización de variables
Categoría Subcategoría Variable Código
Código base de datos
Banco Mundial (Demir-
guc-Kunt et al., 2022)
Inclusión
financiera
1. Acceso
1.1 Apertura
Cuenta
1.1.1 Cuenta Entidad
Financiera ACEF fin1.t.d
1.1.2 Cuenta de Dinero en
móvil (CDM) ACDM mobileaccount.t.d
1.2 Apertura
Tarjeta
1.2.1 Tarjeta débito o Tarjeta
crédito ATDTC fin2.7.t.d
2. Uso
2.1 Préstamos/
Créditos
2.1.1 Solicitud de préstamo UPR borrow.any
2.1.2 Préstamo en Entidad
Financiera o CDM UPRFOR fin22a.c.MM.d
2.1.3 Préstamo de familia y
amigos UPRINF fin22b.t.d
2.2 Ahorro
2.2.1 Ahorro (general) UAHO save_any
2.2.2 Ahorro para la
Jubilación UAHJUB fin16_t_d
2.2.3 Ahorro en Entidad o
CDM UAHOFOR fin17a.17a1.d
2.3 Pagos/
Cobros
2.3.1 Uso de tarjetas de débito
o crédito UTDTC fin4.8.t
2.3.2 Pago/ Cobro digital UPCDIG g20_t_d
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53
Fintech Índice Global Fintech GFI
Cantidad Fintech QFIN
ODS
General Índice general de ODS SDGI
Individuales Índice ODS 1…17 SDG1…17
Con respecto a las variables seleccionadas
para medir el ecosistema Fintech se denieron
las variables Índice Global Fintech y cantidad
Fintech. El Índice Global Fintech, también deno-
minado “Global Fintech Index” es desarrollado
por Findexable (2022) en función a una ponde-
ración de tres dimensiones:
La cantidad, o el número de empresas Fintech,
centros Fintech, espacios de coworking, acele-
radores, inuenciadores globales, denominado
tamaño del ecosistema Fintech.
La calidad, o el impacto de las empresas Fin-
tech, en función de factores como el tamaño, el
crecimiento, la inversión, la presencia en la web,
las visitas mensuales, la base de clientes, el ran-
king de sitios web, los eventos, la colaboración in-
ternacional, el número de unicornios, entre otros.
El entorno, medida de la facilidad para hacer
negocios y el atractivo de un país concreto; basada
en la infraestructura tecnológica, la masa crítica,
y el ambiente normativo regulatorio Fintech.
En lo referente a la variable cantidad Fintech
representa la delimitación del tamaño del eco
-
sistema por año y país (Banco Interamericano
de Desarrollo [BID] et al., 2022).
Finalmente, en la misma Tabla 1 se observan
las variables “Índice ODS nivel general” y los
diecisiete “Índices ODS individuales” por cada
uno de los seis países de estudio, recopilados a
través de la base de datos de Sachs et al. (2017,
2021), donde se calica el progreso de cada país
hacia la consecución de los ODS.
Análisis de datos
La técnica estadística utilizada a través del
sistema STATA v.16 para evaluar la asociación
entre los indicadores de inclusión nanciera, las
variables Fintech y el Índice general e Índices
individuales de ODS (SDGI y SDG1-17) es la co-
rrelación de Pearson; estadístico utilizado am-
pliamente para medir la fuerza de la asociación
lineal entre dos variables.
Se realizó el cálculo del coeciente de corre-
lación de Pearson por cada uno de los diecio-
cho índices de sostenibilidad planteados con las
ocho variables de inclusión nanciera y las dos
de ecosistema Fintech individualmente; conside-
rando los niveles de signicancia (p<0.01; p<0.05;
p<0.10) para análisis adicionales.
Resultados y discusión
A continuación, la tabla 2 presenta los estadís-
ticos descriptivos de la muestra estudiada. Reeja
la cantidad de observaciones obtenidas para cada
variable, los índices de desarrollo sostenible e
inclusión nanciera con valores racionales que
oscilan entre 0 a 1; las variables Fintech, QFIN,
con valor entero mínimo de 16 y máximo de 771,
y GFI, con valores racionales que oscilaron entre
1.007 y 8.163.
Tabla 2
Estadísticos descriptivos. Variables de desarrollo sostenible, inclusión nanciera y Fintech
Variable Obs. Media Desv. Std. Min. Max.
SDGI 12 0.705 0.032 0.648 0.771
SDG1 12 0.941 0.056 0.834 1
SDG2 12 0.634 0.064 0.527 0.719
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SDG3 12 0.812 0.034 0.771 0.887
SDG4 12 0.884 0.084 0.75 0.991
SDG5 12 0.712 0.049 0.642 0.81
SDG6 12 0.875 0.072 0.786 0.985
SDG7 12 0.867 0.058 0.746 0.948
SDG8 12 0.657 0.072 0.522 0.773
SDG9 12 0.428 0.111 0.233 0.625
SDG10 12 0.272 0.137 0.108 0.51
SDG11 12 0.849 0.074 0.724 0.958
SDG12 12 0.766 0.054 0.699 0.867
SDG13 12 0.88 0.032 0.841 0.939
SDG14 12 0.596 0.122 0.351 0.782
SDG15 12 0.553 0.057 0.42 0.607
SDG16 12 0.583 0.094 0.44 0.773
SDG17 12 0.67 0.065 0.576 0.812
GFI *6 3.715 2.439 1.007 8.163
QFIN 12 233 215.453 16 771
ACEF 12 0.591 0.169 0.354 0.871
ACDM **11 0.141 0.11 0.024 0.351
ATDTC 12 0.476 0.183 0.273 0.792
UPR 12 0.426 0.076 0.318 0.588
UPRFOR 12 0.238 0.078 0.118 0.407
UPRINF 12 0.199 0.051 0.137 0.291
UAHO 12 0.399 0.08 0.303 0.581
UAHJ 12 0.153 0.048 0.068 0.264
UAHOFOR 12 0.144 0.072 0.072 0.311
UTDTC 12 0.34 0.184 0.145 0.706
UPCDIG 12 0.531 0.17 0.317 0.843
Nota. Estadísticos descriptivos de todas las variables de estudio. *Se distinguen solo seis observaciones en GFI, al
ser un dato disponible para 2021 y no para 2017. **En la variable ACDM, existen once observaciones a causa de
que Chile durante 2021 no ha presentado datos. Ambas limitantes (*,**) son resueltas con la eliminación por pares,
utilizando todas las observaciones disponibles para un par de variables, incluso si faltan otras variables para las
mismas observaciones.
Al obtener menos de cincuenta observaciones,
se implementó la prueba de Shapiro-Wilk con el
n de examinar la normalidad de los datos. Esta
prueba compara la distribución acumulada de las
muestras con una distribución normal ideal. Los
resultados (tabla 3) revelaron p-valores mayores
a 0.05 aceptándose la hipótesis nula de que los
datos siguen una distribución normal en cada
una de las variables a correlacionar.
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Tabla 3
Prueba de normalidad Shapiro-Wilk
Variable Obs. W Vz Prob>z
SDGI 12 0.952 0.798 -0.440 0.670
SDG1 12 0.904 1.600 0.915 0.180
SDG2 12 0.936 1.069 0.131 0.448
SDG3 12 0.925 1.253 0.439 0.330
SDG4 12 0.933 1.125 0.229 0.409
SDG5 12 0.940 0.995 -0.011 0.504
SDG6 12 0.923 1.293 0.501 0.308
SDG7 12 0.958 0.706 -0.678 0.751
SDG8 12 0.956 0.741 -0.583 0.720
SDG9 12 0.958 0.706 -0.680 0.752
SDG10 12 0.935 1.085 0.158 0.437
SDG11 12 0.957 0.719 -0.642 0.740
SDG12 12 0.916 1.408 0.667 0.252
SDG13 12 0.890 1.831 1.178 0.119
SDG14 12 0.928 1.201 0.357 0.360
SDG15 12 0.845 2.590 1.854 0.062
SDG16 12 0.967 0.552 -1.157 0.876
SDG17 12 0.932 1.133 0.243 0.404
GFI 6 0.876 1.535 0.671 0.251
QFIN 12 0.828 2.879 2.060 0.060
ACEF 12 0.943 0.946 -0.108 0.543
ACDM 11 0.899 1.634 0.915 0.180
ATDTC 12 0.893 1.782 1.126 0.130
UPR 12 0.962 0.630 -0.901 0.816
UPRFOR 12 0.965 0.584 -1.050 0.853
UPRINF 12 0.931 1.148 0.269 0.394
UAHO 12 0.913 1.452 0.726 0.234
UAHOJUB 12 0.936 1.075 0.141 0.444
UAHOFOR 12 0.851 2.488 1.776 0.058
UTDTC 12 0.902 1.638 0.961 0.168
UPCDIG 12 0.946 0.897 -0.211 0.583
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La prueba realizada determina la decisión de
selección del método estadístico apropiado. En este
caso, y al tener las variables una tendencia lineal
y ser numéricas continuas, permite utilizar una
prueba paramétrica para el análisis, el coeciente
de correlación de Pearson, que mide la relación
estadística lineal entre dos variables continuas.
Tabla 4
Correlaciones de Pearson - Variables de desarrollo sostenible, inclusión nanciera y Fintech
GFI QFIN ACEF ACDM ATDTC UPR UPRFOR UPRINF UAHO UAHJ UAHFOR UTDTC UPCDIG
SDGI -0.191 0.154 0.692** 0.580* 0.731*** 0.364 0.368 0.230 0.446 0.513* 0.687** 0.776*** 0.757***
SDG 1 -0.233 -0.584** -0.026 -0.432 0.257 -0.426 -0.044 -0.733*** 0.365 0.005 0.064 0.278 -0.045
SDG 2 0.041 0.354 0.778*** 0.569* 0.720*** 0.582** 0.587** 0.432 0.206 0.425 0.627** 0.686** 0.789***
SDG 3 -0.453 -0.554* 0.172 -0.120 0.274 -0.105 0.030 -0.343 0.545* 0.249 0.345 0.368 0.179
SDG 4 -0.769 0.296 0.252 0.618** 0.173 0.215 0.002 0.565* 0.134 0.414 0.308 0.266 0.377
SDG 5 0.039 0.347 -0.214 0.397 -0.121 -0.024 -0.169 0.266 -0.124 -0.036 -0.264 -0.045 -0.067
SDG 6 0.225 -0.388 0.268 -0.501 0.460 -0.134 0.247 -0.639** 0.252 -0.094 0.278 0.418 0.162
SDG 7 0.634* 0.632** 0.761*** 0.757*** 0.646** 0.789*** 0.629** 0.604** 0.162 0.363 0.529* 0.639** 0.798***
SDG 8 -0.225 0.095 0.440 0.382 0.561* 0.112 0.184 0.000 0.417 0.371 0.528* 0.642** 0.521*
SDG 9 0.623* 0.640** 0.799*** 0.628** 0.808*** 0.512* 0.509* 0.252 0.516* 0.622** 0.789*** 0.840*** 0.849***
SDG 10 -0.548 -0.620** -0.397 -0.408 -0.190 -0.381 -0.088 -0.489* -0.284 -0.508* -0.489* -0.249 -0.439
SDG 11 -0.041 -0.419 -0.086 -0.539* 0.141 -0.411 -0.118 -0.694** -0.069 -0.398 -0.119 0.097 -0.154
SDG 12 -0.524 0.275 0.084 0.483 -0.198 0.288 -0.144 0.781*** -0.035 0.336 0.173 -0.128 0.168
SDG 13 0.322 0.554* 0.369 0.487 0.173 0.538* 0.452 0.473 -0.017 0.210 0.317 0.156 0.342
SDG 14 -0.611 0.134 0.367 0.300 0.251 0.123 -0.091 0.362 0.111 0.374 0.461 0.266 0.425
SDG 15 -0.002 0.225 0.482 0.399 0.306 0.600** 0.427 0.635** -0.041 0.249 0.224 0.237 0.474
SDG 16 -0.290 0.085 0.651** 0.779*** 0.559* 0.501* 0.343 0.433 0.726*** 0.805*** 0.747*** 0.679** 0.740***
SDG 17 0.469 0.469 0.610** 0.352 0.608** 0.370 0.267 0.203 0.578** 0.604** 0.718*** 0.670** 0.669**
GFI 1.000 0.965*** 0.400 0.296 0.393 0.557 0.628 -0.022 0.281 0.249 0.273 0.363 0.365
QFIN 0.965*** 1.000 0.372 0.594* 0.288 0.548* 0.421 0.444 0.106 0.323 0.297 0.295 0.418
Nota. *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1. Esta tabla muestra el coeciente de correlación de Pearson y su signicancia, entre
cada uno de los Índices SDG con las variables de progreso del ecosistema Fintech y de inclusión nanciera. Variables
descritas en el apartado metodológico.
La tabla 4 expone los coecientes de correlación
entre el aporte a los ODS y cada una de las varia-
bles de la inclusión nanciera y Fintech en los seis
países latinoamericanos para los períodos 2017 y
2021. Analizando la correlación con el índice gene-
ral de ODS (SDGI), donde los 17 objetivos poseen
la misma ponderación, se observa una signicante
correlación positiva y fuerte con todas las variables
de acceso de la inclusión nanciera (gura 1), aper-
turas de cuentas en entidad nanciera, en cuenta
de dinero móvil y posesión de tarjetas de débito/
crédito. Por lo cual cuanto mayor es el porcentual
de desarrollo de la inclusión nanciera, mayor
es el cumplimiento con los ODS para cada país/
año. La gura 2 en especíco, expone la relación
del índice general con las variables de uso. Existe
una correlación positiva fuerte y muy signicativa
entre el índice general de ODS y la subcategoría
de uso Pago/Cobro, tanto por el uso de tarjeta de
débito/crédito como de pago/cobro con medios
digitales (QR, transferencias, claves, etc.). Por otro
lado, el ahorro formal también posee una relación
positiva signicante con el SDGI, y ninguna de
las dos variables de Fintech consideradas han de-
mostrado una correlación existente con el índice
general de ODS en los países de estudio.
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Figura 1
Diagrama de dispersión. SDGI- “Acceso”
Nota. Se muestran los diagramas de dispersión entre el Índice general SDGI y las tres variables de acceso a la inclusión
nanciera: Apertura de Cuenta Entidad Financiera (ACEF), Apertura de Cuenta de Dinero en Móvil (ACDM) y
Apertura de Tarjeta débito o Tarjeta crédito (ATDTC), en su orden respectivo.
Figura 2
Diagrama de dispersión. SDGI- “Uso”
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Nota. Reeja los diagramas de dispersión entre el Índice general SDGI y las tres variables con correlación más
signicativa por el uso de la inclusión nanciera: Uso de Tarjeta débito o Tarjeta crédito (UTDTC), Uso de Pago/
Cobro Digital (UPCDG), Uso Ahorro Formal (UAHOFOR), respectivamente.
Continuando con el análisis de la tabla 4 y los
coecientes de Pearson, pero a nivel individual de
cada ODS (SDG1-SDG17) se encontró que con los
que mayormente se correlacionan las variables de
inclusión nanciera de una manera signicativa
y considerable son los: SDG9 y SDG7 en primera
medida, junto con los SDG16, SDG17 y SDG2.
El Índice SDG9, es de todos los índices por
ODS el que mayor relevancia estadística ha tenido
con una gran cantidad de variables relacionadas,
tanto de inclusión nanciera (con acceso y uso)
como de medición Fintech. Al igual que el Índi-
ce SDG 7 son los únicos casos que reejan una
asociación positiva y con signicancia estadística
con las dos variables de estudio delimitadas para
el ecosistema Fintech de los países latinoameri-
canos, nótese en la gura 3. A su vez el Índice
SDG 9 posee correlaciones positivas muy fuertes
de signicancia estadística con: el pago/cobro
digital, el acceso y uso de tarjeta de débito/cré-
dito, el acceso a una cuenta en entidad nanciera
o cuenta de dinero móvil y el ahorro formal (en
orden descendente). Ver tabla 5 y guras 4 y 5.
Figura 3
Diagrama de dispersión. SDG-“Fintech”
Nota. Se muestran los diagramas de dispersión entre el Índice SDG9 y las dos variables Fintech: Global Fintech Index
(GFI), Cantidad Fintech (QFIN).
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Figura 4
Diagrama de dispersión. SDG 9-“Acceso”
Nota. Se observan los diagramas de dispersión entre el Índice SDG9 y las tres variables de acceso a la inclusión
nanciera: Apertura de Cuenta Entidad Financiera (ACEF), Apertura de Cuenta de Dinero en Móvil (ACDM) y
Apertura de Tarjeta débito o Tarjeta crédito (ATDTC), en su orden respectivo.
Figura 5
Diagrama de dispersión. SDG 9-“Uso”
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60 Pablo Raaelli, Jaime Andrés Correa-García y Carmen Stella Verón
Nota. Reeja los diagramas de dispersión entre el Índice SDG9 y las tres variables con correlación más signicativa
y fuerte por el uso de la inclusión nanciera: Uso de Tarjeta débito o Tarjeta crédito (UTDTC), Uso de Pago/Cobro
Digital (UPCDG), Uso Ahorro Formal (UAHOFOR), respectivamente.
Otros índices individuales reejados en la
tabla 4 poseen correlaciones positivas conside
-
rables/fuertes y signicativas con al menos cinco
variables de inclusión nanciera. Entre ellos se
destacan la correlación positiva existente entre
las variables de pago/cobro (digital o tarjetas),
posesión de cuenta en entidad nanciera o cuenta
de dinero móvil, y posesión de tarjetas de débito
o crédito, con los Índices SDG 2,7,8,16 y 17.
De manera que en las tres variables de in-
clusión nanciera clasicadas como acceso a los
servicios nancieros se observa una correlación
signicativa y grande con la consecución de la
mayoría de los ODS a nivel individual. En adición
a las mencionadas, la subcategoría de uso sobre
pagos/cobros también presenta valores de corre-
lación positiva directa, signicativa. No resultan-
do tan signicativas las variables de uso a través
del ahorro; y siendo las variables de uso, prés-
tamos, las menos signicantes y considerables
para la consecución de los ODS. Los resultados
obtenidos y presentados en esta sección respal-
dan la relación entre determinadas variables de
inclusión nanciera y un destacado ecosistema
Fintech con el cumplimiento de algunos ODS a
nivel individual y diversas asociaciones con el
índice general que conglomera a los 17 objetivos.
Según los hallazgos del estudio, el Índice ge-
neral SDGI, coincidente con resultados obtenidos
en otros contextos geográcos por Ozili (2022)
Gautam et al. (2022) y Nada (2019), muestra una
relación positiva y signicativa con las variables
de inclusión nanciera. Considerando la clasica-
ción y categorización de las variables de estudio,
se puede observar que esta relación es más clara
y determinante con todas las variables de acceso
y con solo pocas de las de uso.
En cuanto a los Índices individuales, por lo
exhibido en los resultados, el Índice SDG9 que se
reere a la Industria, innovación e infraestructura,
es el que se asocia de una manera evidente, directa
y signicativa con la mayor cantidad de variables
de estudio sobre inclusión nanciera; en concor-
dancia con lo expuesto en el marco del Programa
de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD)
por las Fintech encuestadas en Argentina respecto
del ODS al que más contribuyen sus productos y
servicios (PNUD y Cámara Argentina de Fintech,
2021) y lo asegurado por estudios de otras institu
-
ciones en la actualidad (Deloitte, 2021; UNSGSA,
2023). Los Índices individuales que prosiguen al
ya mencionado en cuanto a mayor asociación con
las variables de inclusión nanciera son los Índices
SDG 2,7,16 y 17, siendo el primero de ellos el que
se ajusta a los resultados obtenidos por Yap et al.
(2023) aunque sí diferenciándose este estudio con
el mencionado al no haber encontrado relación
alguna entre las variables de inclusión nanciera
y los Índices SDG 5 y 8.
La incorporación en el análisis de las variables
Fintech, reeja que la cantidad de Fintech en el
ecosistema de cada país, variable utilizada por
Haddad y Hornuf (2019), ha obtenido una mejor
relación con los índices ODS, sobre todo a través
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del SDG9 y SDG7, no encontrándose asociación
con el Índice general SDGI. Estos valores obte-
nidos han de ser de utilidad para la mejora en la
determinación y uso de variables sobre ecosiste-
ma Fintech en trabajos empíricos que relacionen
el desarrollo Fintech con la consecución de los
ODS a nivel macroeconómico.
Conclusiones
El estudio evaluó a través de un modelo de
correlación la asociación entre la inclusión nan-
ciera y el desarrollo Fintech, con el cumplimiento
de los ODS en Latinoamérica, encontrándose esta
como signicativa y positiva. En particular, se ha
observado que las variables de acceso a servicios
nancieros, como la apertura de cuentas en enti-
dades nancieras y el uso de tarjetas de débito/
crédito, tienen una fuerte asociación con el índice
general de los ODS (SDGI). Especícamente esto
implica que cuantas más personas tienen acceso a
abrir cuentas en instituciones nancieras y a uti-
lizar tarjetas de débito o crédito, hay una mayor
probabilidad de que los países logren avances en
los ODS. Evocando a que el índice general de los
ODS (SDGI) es una medida que evalúa el progreso
de un país en relación con los 17 ODS establecidos
por la ONU, una fuerte asociación con el SDGI su-
giere que la inclusión nanciera a través del acceso
a estos servicios contribuye de manera signicati-
va al desarrollo sostenible en la región. Además,
el uso de medios digitales para realizar pagos y
cobros, como transferencias electrónicas, con tar-
jeta de débito/crédito, o a través de aplicaciones
móviles muestra una relación positiva signicativa
con el cumplimiento de estos. Los resultados han
reejado que también índices individuales como
el SDG9 o en menor medida SDG2, SDG7, SDG16
y SDG17, presentan correlaciones positivas consi-
derables con las variables de inclusión nanciera
y de desarrollo Fintech.
La investigación resalta la importancia de la
inclusión nanciera y de un ecosistema Fintech
robusto y desarrollado a nivel país con el n
de contribuir a los ODS. Este enfoque permite
que gobiernos, organizaciones internacionales,
empresas y la sociedad civil distingan valor en
las Fintech y en el acceso y uso de mejores he-
rramientas nancieras, identicando áreas que
requieran esfuerzos adicionales para promover
el desarrollo sostenible.
Se observan como limitantes del estudio el
haberse considerado solo fuentes secundarias, sin
socavar su alta validez metodológica, confeccio-
nadas por otros organismos internacionales para
la operacionalización de variables utilizadas en
el desarrollo del trabajo; y en adición, que la he-
rramienta metodológica aplicada para el análisis
de datos fuera el uso de coecientes de correla-
ción, que no implican causalidad; por lo cual,
las sinergias observadas con los índices de ODS
podrían estar independientemente relacionadas
con otras variables distintas a las de inclusión
nanciera y Fintech.
A pesar de las limitaciones el trabajo no pierde
relevancia debido a los resultados empíricos, dan-
do lugar a oportunidades potenciales de futuras
investigaciones en la temática. Entre estas posibi-
lidades se propone aplicar el objetivo de estudio
a mayor cantidad de países, ya sea aquellos que
generen resultados adicionales para la región
latinoamericana, cómo también otros países que
sean comparables con los ya seleccionados en el
presente trabajo, como podría ser el grupo de
mercados emergentes. Por otro lado, llevar a cabo
un análisis comparativo de datos discriminado
a nivel individual por país podría ser un caso
enriquecedor. A su vez, investigar complemen-
tando las variables de inclusión nanciera desde
la óptica de la demanda de servicios nancieros
con otras obtenidas por el lado de la oferta; como
también a las variables del ecosistema Fintech que
a medida se desarrolle nuevos trabajos empíricos
sobre el tema van a estar disponibles más herra-
mientas, indicadores y variables que enriquezcan
los estudios de medición sobre Fintech. Estas
opciones contribuirían a complejizar y potenciar
el estudio, obteniendo variadas propuestas, en-
foques y desafíos sobre una temática de investi-
gación que se encuentra en auge.
Referencias bibliográficas
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(2020). Sustainability, FinTech and Financial
© 2025, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
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62 Pablo Raaelli, Jaime Andrés Correa-García y Carmen Stella Verón
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